均匀试验范文（精选7篇）
均匀试验 第1篇
现代农作物种植过程中,植保作业起到了决定作物产量的关键作用。在农药各种施用方法中,喷雾法是最主要的一种施药方式,90% 的农药施用是以液体药剂经雾化喷洒的[1]。我国植保机械整体性能较低,所用的喷头喷雾性能差,喷雾分布不均匀。据估算,喷洒农药时只有25% ~ 50% 可以喷洒到作物表面,而能喷洒在害虫身上的不足1% ,起到杀虫作用的不足0. 03%[2]。喷杆式喷雾机在喷雾的过程中,农药从喷头喷洒出来后呈正态分布,喷杆上布置多个喷头,喷雾会出现叠加现象,部分地方药液分布较多,部分地方药液分布较少,均匀性不高,无法保证药液有效作用于靶作物上。因此,研究喷雾的均匀性,找到喷头喷雾的分布规律,可以有效提高农药的利用率,改善农业生态环境。
国外Carltonetal[3]提出提出均匀性就是指假定在大小确定的平面上,喷雾完全均匀覆盖,此时的均匀性为100% ,其余的情况与理想情况的比值为其均匀性。Smith[4]指出,最均匀的喷雾应由沉积变异系数为0和最大与最小沉积比率为1来说明。Sehsah[5]在德国Hohenheim大学的农业工程研究所研究了风速、喷头工作压力和高度之间在不同水平下对喷雾均匀性的影响。研究表明: 在一定范围内喷嘴高度越大,喷雾的均匀性越大; 在风速一致时,增加喷嘴 的压力可以提高均匀性; 为了降低风速对喷雾均匀性的影响,应该适当增加喷头的工作压力或者降低喷杆安装高度。Muhammad、Kh、Altaf Hussai[6]等在Faisalabad大学农业部的喷杆喷雾机试验台上对空心锥形喷嘴的喷液压力、喷头流速和垂直高度3个因素进行了正交试验。实验表明: 当垂直高度为30、50、70cm时的平均覆盖均匀性为90. 8% 、73. 7% 、32. 6% ,因此高度对均匀性的影响非常显著; 当压力从300k Pa增加到400k Pa时平均覆 盖率增加 了1. 05倍,当压力从400k Pa增加到500k Pa时平均覆盖率增加了1. 04倍,因此压力对喷雾均匀性的影响并不显著。国内叶连民、吕天峰、崔为善[7]指出,影响喷杆式喷雾机全面喷雾作业雾量分布均匀性的因素主要有喷雾高度、喷头工作压力、喷头喷雾量分布特性、喷头安装距离,以及地面平整程度和风力等。其中,喷雾高度对雾量喷雾均匀性的影响最为明显。陈志刚、吴春笃、杨学军[8]指出,间距增大、喷杆高度增加时,喷杆分布的变异系数呈波浪式变化。杨君[9]对影响喷雾分布均匀性的主要因工作压力、喷嘴直径和喷杆高度进行了正交试验,得出喷嘴类型对喷雾的均匀性影响最大,工作压力对喷雾分布均匀性的影响最小。
1 试验设备
试验在由哈尔滨博纳科技有限公司生产的喷雾性能综合试验台( 见图1) 上完成。该试验台可以通过调节喷杆高度及喷头工作压力等因素,对喷雾均匀性进行测试。
该试验台可以完成《喷雾机喷头试验方法》所规定的综合试验内容,采用模块化设计,可通过灵活选用、组合,利用先进的计算机视觉图像处理技术、超声波精确测距技术、传感器耦合技术和微机综合控制技术,可以自动精确的测量各种数据,从而达到对喷雾机喷洒部件和增压部件各项指标的综合测试。喷头性能测试示意图如图2所示。
2 喷雾分布均匀性的影响因素
综合所查阅文献以及试验台的实际情况,本次试验所选取的影响喷雾分布均匀性的主要因素有以下几方面:
1) 工作压力。增加工作压力可以增加雾锥角,减小粒径,增加分布面积; 但压力的增加也会造成雾滴穿透能力下降,造成雾滴漂移,浪费农药,污染环境。减小工作压力又无法满足喷雾分布均匀性的要求。
2) 喷杆高度。在一定范围内,随着喷杆高度的增加,喷雾分布的均匀性也会增加; 但喷杆安装高度并不是越高越好,太高会造成雾滴漂移,过低会降低喷雾分布的均匀性。
3) 喷头流量。喷头是决定喷雾作业时喷雾质量的重要装置。喷头将药液分散成细小雾滴,然后分布到靶作物表面。因此,雾滴性能主要决定于喷头的质量、大小和类型。
3 喷杆喷雾均匀性的正交试验
3. 1 试验方案
本试验主要对影响喷雾分布均匀性的喷杆安装高度、喷头工作压力和喷头流量的不同水平进行试验。每个因素取3个水平,即需要做33次试验。为了避免重复试验浪费时间、降低效率,根据正交试验的原理,将该试验设计为L9( 34) 的正交试验,这样可以减少试验次数,只需进行9次试验。试验正交表如表1所示。
该试验中3个因素的3个水平都是平均搭配的,每个水平都进行了3次试验。因此,虽然只进行了9组试验,但根据这9组试验的结果就能够了解到全面情况,可以分析清楚每个因素对试验指标的影响。
3. 2 正交试验
利用喷雾性能综合试验台,根据正交试验表,收集雾液量,如图3所示。
由于喷杆两端安装的喷头的喷雾分布没有交叉现象,为避免该因素对雾液量分布检测的影响,只设定传感器测定10号到50号量筒中的雾液量,从而得出雾液量分布图,如图4所示。
一般用变异系数CV来评判喷雾的均匀性,CV越小,喷雾分布的均匀性越好。变异系数在11% 左右时的喷雾效果较好; 变异系数在10% 以内时喷雾分布均匀性最好; 而变异系数大于15% 将无法满足植保作业需求,应当剔除。变异系数 ( CV) 、药液体积平均值( x-) 、药液体积标准差( S) 的公式为
式中CV—变异系数( % ) ;
-药液体积平均值( m L) ;
S—药液体积标准差。
根据公式和综合实验台测得的雾液量分布,可
测得9组试验对应的变异系数如表2所示。
3. 3 数据分析
各试验组的标准偏差如表3所示。表3中,下面8行是通过计算得出的结果。推算过程如下:
K1、K2、K3分别是压力、高度和流量的第1、第2、第3水平变异系数的和。其中: 第2列为K1= 9 . 3+ 10. 0 + 9. 7 = 29. 0; K2= 10. 2 + 10. 1 + 7. 7 = 28. 0; K3= 6. 6 + 8. 5 + 11. 3 = 26. 4。第2列为K1= 9. 3 + 10. 2 +6. 6 = 26. 1; K2= 10. 0 + 8. 5 + 7. 7 = 26. 2; K3= 9. 7 +10. 1 + 11. 3 = 31. 1。第4列为K1= 9. 3 + 10. 1 + 8. 5= 27. 9; K2= 10. 2 + 10. 0 + 11. 3 = 31. 5; K3= 6. 6 + 9.7 + 7. 7 = 24. 0。k1,k2,k3分别是每一列K1、K2、K3对应的平均值( k = K/3 ) 。其中,第2列为: k1= 29. 0 /3 =9. 67 ; k1= 28. 0 / = 9 . 33 ; k1= 26 . 4 /3 = 8 . 80。第3列为: k2= 26 . 1 /3 = 8 . 70 ; k2= 26 . 2 /3 = 8 . 73 ;k2= 31 . 1 /3 = 10 . 37。第4列为: k3= 27 . 9 /3 = 9 .30 ; k3= 31 . 5 /3 = 10 . 50 ; k3= 24 . 0 /3 = 8 . 00。
极差就是同一列中k1、k2、k3所对应的3个数字中的最大值与最小值的差值。其中: 第2列为9. 67 - 8.70 = 0. 97; 第3列为10. 50 - 8. 73 = 1. 77; 第4列为10. 37 - 8. 00 = 2. 37。
通过表3可以看出: 极差最大的是第3列,就是流量。极差越大表明该因素对试验结果的影响越大。因此可以得出: 工作压力、喷杆高度和流量这3个因素中对喷雾分布均匀性影响最大的是流量,最小的是工作压力,流量是影响均匀性的主要因素。流量的3个水平对应的变异系数( CV) 的平均值分别为8. 80、10. 37、8. 00。其中,8. 00为最小值,其对应的为第3水平。因此,当流量值为0. 4时,喷雾分平均值分别为9. 33、8. 73、10. 50; 8. 73为最小值,其对应的为第2水平。因此,当喷杆高度值为500cm时,喷雾分布均匀性最好。压力的3个水平对应的变异系数( CV) 的平均值分别为9. 67、8. 70、9. 30; 8. 70为最小值,其对应的为第2水平。因此,当工作压力为0. 4Pa时,喷雾分布均匀性最好。
通过分析可以得出: 3个因素对喷雾分布均匀性的影响的大小顺序为流量、喷杆高度、工作压力; 最佳工作方案为: 流量0. 4L /min,喷杆高度500cm,工作压力0. 4Pa。
4 结论
本试验以喷雾机作业时对影响喷头喷雾均匀性的因素作为研究对象,结合正交试验,利用喷雾综合性能试验台,对影响喷雾均匀性的主要因素喷头安装高度、工作压力及流量进行试验。通过对试验数据进行分析研究,筛选出均匀性较高时的因素组合。
1) 通过正交试验研究了不同喷杆安装高度、不同工作压力和不同流量的情况下喷雾分布均匀性的不同情况。其中,流量的变化对于喷雾分布均匀性影响最大,其次是喷杆安装高度,压力的变化对于喷雾分布均匀性的影响最小。
2) 随着喷头流量的增加,喷雾分布的均匀性也呈增加趋势。
3) 喷杆安装高度对喷雾均匀性影响较大,且喷雾分布均匀性随着高度的变化呈波浪变化趋势。在一定范围内,喷雾分布均匀性随着喷杆安装高度的增加而增加; 但随着高度的增加,雾滴的漂移也会增加,反而会影响均匀性。因此,高度的增加应该控制在一定的范围内。
沥青洒布均匀性对照试验分析 第2篇
1)乳化SBS改性沥青下封层与乳化重交石油沥青对比试验段。
2)普通型沥青洒布车与智能型沥青洒布车对乳化沥青洒布均匀性试验。
笔者作为该标监理人员参与了此次试验,现就现场施工及检测结果的对比情况总结如下,供同行共同探讨。
1 原材料选用
1.1 乳化重交石油沥青和乳化SBS改性沥青材料指标
乳化重交石油沥青和乳化SBS改性沥青由江阴科斯密特种沥青有限公司提供,检测结果见表1和表2。
1.2 集料指标
集料采用石灰岩碎石,规格S14,公称粒径3 mm～5 mm。水洗法筛分结果见表3。
以上检查结果表明,所选用原材料各项检测结果,均符合《公路沥青路面施工技术规范》的规定。
2 试铺下封层工程概况
下封层试铺段位于K38+235～K38+410,右幅长度为175 m,宽度12 m,分正式试铺A,B两段,C段为剩余乳化SBS改性沥青临时加铺下封层路段,A段采用乳化SBS改性沥青,桩号为K38+320～K38+410,长度90 m;B段为乳化重交石油沥青,桩号为K38+235～K38+320,长度85 m。
3 下封层试铺段施工检测日期及天气
下封层施工的天气和温度情况见表4。
4 下封层试铺段施工
1)基层表面的清扫与冲洗。a.清扫。先人工用扫帚将基层表面全面清扫,后用鼓风机沿纵向排成斜线将表面浮灰吹净,用钢丝刷对表面进行拉毛处理,吹、扫干净,最后用洒水车进行冲洗,确保表面洁净、表层集料颗粒部分外露。b.检查标高、横坡、宽度无异常现象。c.调查基层表面裂缝。对于干缩裂缝采用乳化沥青灌缝、后加铺玻纤格栅的方法进行处理。2)施工放样。因集料撒布机撒布宽度为3 m,施工时沿宽度方向分4幅进行施工,准确放出每幅边线,做好标记。3)喷洒乳化沥青。等基层表面冲洗的水分晾晒干燥后,即开始喷洒乳化沥青,基层表面未洒水湿润。4)撒布集料。每段乳化沥青喷洒后,立即用集料撒布机撒布集料,数量按5 m3/1 000 m2～6 m3/1 000 m2控制。集料撒布全部在乳化沥青破乳之前完成。5)碾压。集料撒布后即用轮胎压路机碾压3遍,每次碾压重叠1/3轮宽,碾压要求两侧到边,确保有效宽度。碾压顺序由路肩侧到中分带侧依次碾压。6)保护措施。施工结束后,对试验段进行交通封闭。
5 检测
1)渗水系数的检测。
下封层施工一周后,按交通部标准T 0971-95的规定测定下封层表面的渗水系数,检测结果见表5。
检测结果表明,A,B两段下封层基本上不渗水,两种乳化沥青下封层渗水系数基本上是相同的。
2)刹车试验。
下封层施工一周后,用BZZ-60标准的汽车,以50 km/h车速急刹进行刹车试验,下封层试铺段均完好,无推挤撕裂现象。在刹车轮迹上有车胎橡胶被磨下的橡胶粉,说明下封层与基层表面已牢固的粘结。
3)外观检查。
下封层施工一周后,试铺段表面均匀平整,用螺丝刀刺破下封层观察,与基层表面牢固粘结,不起皮。无油包和基层外露现象。
4)芯样剪切试验。
下封层施工一月后,在上面摊铺了沥青下面层,4天后取直径15 cm的下面层和上基层连体芯样14个。将芯样分别在30 ℃和50 ℃温度下进行剪切试验。剪切试验结果表明,乳化SBS改性沥青下封层试件抗剪强度不论是30 ℃或50 ℃均高于乳化重交石油沥青,特别是在50 ℃温度时,后者抗剪强度极低,有的试件尚未加荷载就已经断开;在两种试验温度下,智能型洒布车施工的下封层抗剪强度也高于普通沥青洒布车。
6 建议
1)智能型沥青洒布车施工的下封层抗剪强度明显高于普通沥青洒布车。建议沥青下封层采用乳化SBS改性沥青铺筑,用智能型沥青洒布车施工,以提高沥青路面的层间粘结和高温的稳定性。2)基层表面的清理、冲洗是做好下封层的关键,施工时要引起足够的重视。3)SX5190智能型洒布车完全克服上述缺陷,起步、结束和中间操作均能做到喷洒均匀,纵、横向接缝良好,由于装有加热装置,可适应不同气温下施工。建议高速公路下封层施工推广使用智能型洒布车,洒布宽度可在6 m之内任意调节,洒布量可控制在0.5 kg/m2～3.0 kg/m2,洒布精度2%,可明显提高洒布质量。
摘要：对乳化SBS改性沥青与乳化重交石油沥青下封层及普通沥青洒布车与智能型沥青洒布车施工进行了试验对比,通过试验数据证明,用智能型沥青洒布车洒布乳化SBS改性沥青铺筑的下封层,质量效果明显优于普通沥青洒布车洒布乳化重交石油沥青铺筑的下封层。
关键词：乳化SBS改性沥青,乳化重交石油沥青,下封层,试验
参考文献
[1]JTJ 032-94,公路沥青路面施工技术规范[S].
均匀试验 第3篇
北京科技大学的闫晓强等人从理论上分析了板带轧制过程中使板坯产生弯曲的各种影响因素,并且提出了抑制板坯弯曲的措施[4];上海交通大学的陈彬、武汉科技大学的程晓茹以及西安建筑科技大学的庞玉华等人采用正交实验法对板带轧制过程中板头弯曲问题进行了研究,分析了轧制过程中影响板头部弯曲的因素,得到了各因素对弯曲的影响规律[5,6]。然而各学者所重点研究的影响因素的种类和数量不一,而且对有些因素影响规律的研究结论不一致。本文采用均匀试验法对板带材轧制头部弯曲的七种主要的影响因素进行了数值模拟分析,获得了各影响因素重要性大小排序,并且得到了各影响因素的最优水平。
1均匀试验方案设计
1.1均匀设计简介
均匀设计,也称均匀试验设计,由方开泰和王元两位数学家于1978年创立。均匀设计只考虑试验点在试验范围内的均匀散布,与正交设计相比,它有其独特的布点方式,主要表现在以下四个方面:(1)每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验;(2)任何两个因素的试验点可标在平面的格子上,每行每列有且仅有一个试验点;(3)均匀设计表任意两列组成的试验方案均匀性一般不等价;(4)当因素的水平增加时,试验次数按水平数的增加而增加[7]。
1.2因素及水平数的选取
板带轧制头部弯曲的影响因素很多,如轧件上下表面温差、上下辊直径比、上下辊速比、上下轧辊与轧件之间的摩擦系数比、压下率、导入角、轧件初始厚度、轧辊压力配制、电气传动系统特性、轧件材质及均匀性等等。本文选取前七种作为均匀试验的研究因素。对于均匀试验,试验次数选为试验因子个数的3倍左右为宜,有利于结果数据的回归分析,所以本文选取均匀表U22(227),即选取7个因素,每个因素取22个水平,共需进行22次试验。
2数值试验及结果分析
2.1弯曲程度的表示方法
对板形弯曲的表示目前还没有统一的方法,本文采用的方法如图1所示,不仅考虑到弯曲的曲率,还考虑了弯曲的高度,弯曲程度λ=ρh,正号表示上弯,负号表示下弯[8]。
2.2 数值均匀试验及试验结果
按照均匀设计表U22(227)安排数值模拟试验。均匀试验方案见表1,相应的试验结果见表2。
表1中的T上/T下表示轧板的上下表面的初始温度,单位为℃;D上/D下表示上下工作辊直径比;V上/V下表示上下工作辊线速度比;μ上/μ下表示上下工作辊与轧件之间的摩擦系数比;导入角为轧件中心线与轧制中心线所成角度,规定轧件偏向上辊侧时导入角为正值,反之为负值。
2.3 试验结果分析
对表1和表2中的数据进行二次多项式逐步回归分析,得出回归方程:
Y=43.918 6X1-21.880 0Xundefined+1.398 7X3+40.023 4X4+5.287 7X5+0.231 6X6+44.421 1×X7-0.004 8Xundefined+0.054 3X2X5-0.053 7X2X7-0.932 5X3X4-0.469 7X3X7-0.187 4X4X6-35.620 4X4X7-6.625 5X5X7-0.045 5X6X7-69.080 6。 (1)
由所得回归方程(1)可以看到各因素之间存在着交互作用,这使得板头部弯曲的影响规律变得复杂。回归方程的相关指标见表3和表4。由表3可知,所得的回归方程拟合精度较高,能很好地反映所选七种因素对板头部弯曲的影响。由表4可以知道对板头部弯曲程度的影响大小为:
X3X4>X3>X3X7>X5>X5X7>X4X7>X7>X4>X6X7>X6>X4X6>Xundefined>X2X5>X2X7>X1>Xundefined (2)
即影响板头部弯曲的因素中,各因素对影响板头部弯曲的重要性由大到小分别为:导入角、辊速比、摩擦系数比、辊径比、压下率、温差、初始厚度。
弯曲程度绝对值越小,说明相应的因素所取的水平越理想。所以由表2的均匀试验结果可以得到各影响因素的最优水平值,如表5所示。
3 结论
本文采用均匀试验法对影响板带材轧制头部弯曲的轧件上下表面温差、轧件初始厚度、导入角、上下辊直径比、上下辊速比、压下率、上下辊与轧件之间的摩擦系数比等七种因素进行了数值模拟分析,获得了以下结论:
(1) 板带材轧制过程中,各因素对影响板头部弯曲的重要性由大到小分别为:导入角、辊速比、摩擦系数比、辊径比、压下率、温差、初始厚度。
(2) 通过均匀试验并且考虑到一般情况下轧件上层温度较下层温度高20—50℃,得出控制板带头部弯曲各工艺参数的最优水平为:轧件上下表面温差为920/900 ℃,轧件初始厚度2 mm,导入角-3°,上下辊径比0.99,上下辊速比1.12,压下率42%,上下辊与轧件之间的摩擦系数比0.35/0.43。
(3) 数值模拟试验表明均匀试验法使试验次数大为减少,对提高工程试验效率具有指导意义。
参考文献
[1]庞玉华,刘长瑞,赵永团.中厚板轧制头部弯曲研究现状浅析.上海金属,2006;28(3):48—52
[2]贾春秀,曲正刚.中厚板轧制过程中轧件头部翘曲的影响因素与控制方法.鞍山科技大学学报,2006;29(1):69—72
[3]陈彬.板带轧制头部弯曲控制的研究.武汉:武汉科技大学,2003
[4]闰晓强,李玉庆,任天宝,等.中板轧制过程板坯弯曲生成与抑制之三——温差、压下率对板坯弯曲的影响.北京科技大学学报,2001;23(1):75—77
[5]陈彬,程晓茄,胡衍生,等.中厚板头部弯曲的正交实验及分析.钢铁研究学报,2006;18(5):22—25
[6]庞玉华,刘长瑞,赵永团,等.影响板带材轧制头部翘曲因素的正交实验研究.西安建筑科技大学学报(自然科学版),2006;38(5):674—677
[7]方开泰.均匀设计与均匀设计表.北京:科学出版社.1994
实时混药式变量喷雾药液均匀性试验 第4篇
关键词：变量喷雾,实时混药,均匀性,莤素红,吸光度
0 引言
变量喷雾作为“低投入可持续农业”的发展方向, 日益受到农业工程领域的重视[1]。传统的大面积均匀喷施技术由于过量使用农药易引起的农药有效利用率低、农产品中农药残留超标、环境污染、作物药害、操作者中毒等负面影响[2]。变量喷施技术能够最大程度地减小负面影响, 减小环境污染, 提高农药的有效利用率[3]。当前变量喷雾主要使用预混药式, 固定药液浓度, 通过改变施药量来实现[4 - 9], 主要技术有改变压力式、PWM式等[10 - 12]。预混药式变量喷雾是根据病情改变喷雾量的多少, 而不能根据不同区域作物对药液浓度的需求实时改变药液浓度。实时混药式变量喷雾可根据作物对药液浓度需求进行实时调整药液浓度, 成为变量喷雾的一个新的研究方向[13]。张文昭利用3WY - A3 型手推式喷雾机完成了变量喷雾实时混药实验[14], 但实时混药的均匀性不得而知。为此, 本文在上述混药实验的基础上进一步研究混药均匀性测试和提高均匀性所采取的措施。
1 实验装置与方法
完成喷雾混药试验所需要的主要设备有: 紫外分光光度计 ( 752 型, 厂家为上海舜宇恒平科学仪器有限公司) , 手推式喷雾机 ( 3WY - A3 型, 广东省梅州市风华喷雾喷灌有限公司) , 水银温度计 ( 量程为0 ~100℃ , 精度为0. 5℃ ) , 喷嘴4 个, 连接管、烧杯和试管若干。所用材料有茜红素 ( 分子式: C14H7Na O7S "H2O, 分子量: 360. 28, 天津天新精细化工开发中心生产) 。
1. 1 多喷头试验装置
图1 ( a) 为四喷雾头喷药装置, 图1 ( b) 为对应药液采集点分布图。图1 ( a) 中: 1 为药箱、2 为水箱、3为液泵、4 为混药器、5 为喷头 ( A, B, C和D) ; 喷头A、B、C、D的间隔均等, 距离为40cm, 垂直朝下。图1 ( b) 中: A、B、C、D为4 个喷头所对应的喷洒区域, 中心距离为40cm, 每个喷雾头的喷洒区域均采用5 个小杯采集喷洒的液体, 1、2、3、4 号杯分布在四周, 5 号放置在中间。
如图2 所示为混液器。图2 中1、2、3、4、5 分别为2 个入液口、前扇叶、后扇叶、出液口和混液箱。前扇叶和后扇叶分别向相反的方向倾斜, 并使叶片固定不动。水和药分别从入液口流入, 当混合液流过前扇叶和后扇叶时, 先进行正向旋转, 后进行逆向旋转, 再从出液口流出, 进行搅拌以提高混液均匀性。
1. 2 单喷头实验装置
如图3 ( a) 所示为单喷头实验装置: 1 为药箱、2 为水箱、3 为液泵、4 为混药器、5 为喷头; 图3 ( b) 中, 喷头朝向水平方向, 前下方均匀放置13 个小杯, 并排成一直线, 相距10cm。
1. 3 实验方法
考虑到采用真实农药进行混药实验, 浪费资源且污染环境, 实验过程中采用莤素红染色剂代替农药进行混药实验。利用紫外分光光度仪检测混药浓度。首先利用紫外分光光度仪对莤素红溶液浓度进行标定实验[15 - 16], 步骤如下:
1) 称取茜素红0. 037 2g用少量水溶解, 转移到50m L容量瓶中, 滴加蒸馏水至刻度, 配成茜素红母液, 摇匀。计算该溶液浓度为0. 002 6mol /L。
2) 从母液中用移液管分别移取2、4、6、8、10m L溶液至5 个50m L容量瓶中, 用蒸馏水滴至刻度。对上述容量瓶分别编号为1、2、3、4、5。
3) 用紫外分光光度法对1、2、3、4、5 号容量瓶中溶液进行吸光度检测, 实验结果如表1 所示。
以莤素红溶液吸光度为横坐标, 以莤素红浓度为纵坐标, 获得关系 ( 见图4) , 并获得它们间的经验公式为
其中, y为莤素红浓度, 10- 5mol / L; x为莤素红溶液吸光度 ( 吸光度是指吸光物质对入射光的吸收程度) , 无量刚; 相关性R2为0. 994 1。利用等式 ( 1) 通过测定未知溶液的吸光度可以计算未知溶液的浓度。在室温为23. 3℃、水温为23. 5℃ 实验室环境中完成多喷头和单喷头实验中, 水箱中盛放自来水, 药箱中盛放较高浓度的莤素红溶液, 利用增加泵让莤素红溶液与水混合并由喷头喷出; 然后用塑料杯采集各喷头喷出的溶液, 并用紫外分光光度计进行吸光度分析, 并计算出浓度。
2 实验结果
2. 1 无混合器多喷头实验
采用图1 ( a) 的混药装置, 去掉混合器4, 安装4个喷头A、B、C和D, 每个喷头下方放置5 个小杯, 共20 个; 每个小杯编号分别为A1 ~ A5、B1 ~ B5、C1 ~C5、D1 ~ D5, 将小杯收集到的药液进行吸光度分析并计算出浓度 ( 见表2) , 考虑数据表太大, 只列出以下8组。
由表2 可见, 药与水通过管道、泵等装置自然混合后喷出, 药液浓度平均相对误差在 ± 9. 0% 以内。
2. 2 带混合器多喷头实验
在2. 1 节的实验基础上, 加入混合器4, 再重复进行实验, 所得的结果如表3 所示。
由表3 可知, 多喷头试验中: 同一喷头不同的点药液浓度误差不完全一致; 不同喷头药液浓度差异较小, 误差范围相近, 所有的点平均相对误差为 ± 3. 0% 以内, 据观察其它未在列表中的数据, 平均相对误差为 ±3. 0% 以内。
2. 3 带混合器单喷头试验
采用图2 ( a) 的喷雾结构, 一个喷头水平朝右, 随机控制混药浓度, 13 个小杯中的药液浓度经分析结果如表4 所示。
由表4 中数据可知, 单喷头喷射的药液, 在不同距离处的浓度差异小, 平均相对误差为 ± 3. 0% 以内。
3 结论
1) 4 个喷头时, 无混合器实时混药浓度均匀性平均相对误差为 ± 9% , 带混合器实时混药浓度均匀性平均相对误差为 ± 3% 。
2) 单喷头时, 带混合器实时混药浓度均匀性平均相对误差为 ± 3% 。
均匀试验 第5篇
关键词：均匀降雨,城市下垫面,径流系数,人工降雨,产流
产汇流过程就是在不同气候和下垫面条件下,由降雨形成径流的过程,此过程受到降雨特性和下垫面特征及其耦合作用的影响[1]。19世纪问世的达西(Darcy)定律和圣维南(St.Venant)方程组,为产汇流理论的研究奠定了理论基础[2]。雨水径流过程对地表状况的变化十分敏感,要定量描述城市化对径流的影响,就必须考虑各种因素的影响及其相互作用。影响径流形成的主要因素有:地表状况、降雨强度、降雨历时、土壤前期含水量等[3,4]。本文对城市中最为普遍的3种类型的下垫面(屋面防水材料、人行道铺设材料及草地)进行模拟降雨试验,对降雨、产流和汇流过程以及城市3种地面覆盖形式下的径流系数的变化特征进行深入研究,为定量分析产流量,设计雨水利用方案提供依据。
1 试验装置与材料
(1)试验装置。
试验采用模拟降雨入渗及产汇流装置,该装置由模拟降雨单元、支架、土壤入渗及下垫面单元等3部分组成,支架用角钢和槽钢焊制,长宽各为1.0 m、高3.0 m。模拟降雨单元采用管网式降雨模拟器,即在平行的PVC细管上钻一些小孔,让水从孔中喷出,以雨滴的形式降落在下垫面材料上。降雨入渗及下垫面单元,可放置设计的不同下垫面,下垫面放在经过筛选的土壤垫层上,试验装置如图1所示。
注:1-供水管(接水泵);2-控水阀;3-流量计;4-管式模拟降雨装置;5-支架;6-下垫面实验模型;7-径流收集槽;8-控水阀;9-入渗收集管;10-阀门;11-径流收集管
(2)试验材料。
试验所用的3种下垫面材料的基本性能如下:①SBS防水卷材。聚氨酯卷材,具有耐高温、高弹性、耐疲劳以及低温柔性好等特点,试验所用材料厚度为2 mm。②不透水地砖。规格(400 mm×400 mm)±3 mm,无蜂窝、露石、脱皮、裂缝等现象,表面平整,砖与砖间缝隙用砂浆填补。③草地。选取种植至长满阶段的草皮(覆盖度100%,长满无空地),土层厚度约10 cm,均匀敷设在土壤垫层上。
2 单因素对径流系数的影响
径流系数是产流量与降雨量的比值,影响产流量和降雨量最直接的因素是降雨历时、降雨强度,地表覆盖情况和入渗能力也直接影响降雨产流量的大小[5]。
2.1 降雨历时对径流系数的影响
在相同雨强条件下,选择降雨历时(5、10、15、20、30、40、50 min),对不同下垫面的降雨历时~径流系数关系进行定量分析。当径流系数接近1.0时,认为已经稳定出流。
试验分别采用SBS(屋面防水材料)、不透水地砖(人行道铺设材料)及草地(100%覆盖度)3种不同下垫面材料,测定降雨历时对径流系数的影响。当降雨强度为0.3、1.0 mm/min时,SBS的径流系数与降雨历时的关系见图2、图3,不透水砖的径流系数与降雨历时的关系图4、5。
当降雨强度为1.5 mm/min时,草地(100%覆盖度)的径流系数与降雨历时的关系见图6。
从实测数据可以看出,随降雨历时延长,径流系数相应增加。另外,雨强越大,开始汇流时间越小,降雨历时和径流系数变化不是线性关系。为定量探求降雨历时和径流系数之间规律,本文采用数学模型进行回归分析,首先从径流产生过程分析数值分布的有界性,再将形状相似的数学模型加以修正,使之能够描述实测值的变化趋势。通过观察多个函数类型与数据点分布形状,选择双曲线和倒指数曲线进行拟合,用均方差比较二者优劣。从相关系数看出,采用双曲线拟合结果较好(表1)。SBS、不透水砖和草地试验结果拟合效果图见图2~6。
从表1中可以看出,在较小的雨强下(0.3 mm/min), SBS、不透水砖的系数b相差不大,SBS略大于不透水砖,即在较小雨强条件下两者的径流系数相差不大,不透水砖材料的径流系数略大于SBS。在较大的雨强 (1.0 mm/min) 时,不透水砖下垫面的系数b则大于SBS,即SBS的径流系数大于不透水砖,也就是SBS产流量大于不透水砖的产流量。雨强不同导致2种下垫面径流系数不同的原因,可能是由于2种下垫面材料的特性所致,例如材料表面的粗糙程度不同会导致降雨积水的不同,尤其是小雨强时这种影响更明显。
覆盖度100%的草地,草皮拦蓄雨水下渗作用强,停雨时的地表产流量小,加之下渗快,因此汇流量很小。草地的a值接近1.7,经计算,最大径流系数是0.59,说明在稳定产流后,仍有相当一部分降雨下渗,这也说明了草地的下渗能力较强。
2.2 降雨强度对径流系数的影响
对于透水性较弱的下垫面(SBS、不透水砖),雨强的影响显著,而下渗能力强的草地在雨强较小时的影响不明显,需要长历时、大雨强的试验条件,试验周期较长。本试验对透水性较弱的下垫面进行了雨强影响试验,SBS、不透水砖(历时20 min)实测点分布见图7、图8。
在产汇流理论中,降雨强度对地表产流、汇流以及出流过程的变化影响最直接,是影响产汇流的主要因素之一。为探求降雨强度和径流系数之间规律,采用双曲线对其进行拟合,拟合方程如表2,拟合效果见图7、图8。
注:y为径流系数;x为降雨强度,mm。
表2可以看出,在历时20 min条件下,2种下垫面产流的最小雨强:SBS>不透水砖,说明SBS的下渗能力比不透水砖强。表2还可以看出,利用双曲线进行拟合,精度较高,能够代表试验范围内的雨强~径流系数的关系,但在拟合方程时,没有对参数进行物理意义上的限制,使得拟合方程仅描述了试验数据的变化趋势。由于降雨器降雨范围的限制,在小雨强时降雨均匀度不高,所以拟合方程中设定了限制条件。
2.3 覆盖度对径流系数的影响
草地是拦蓄雨水、减缓暴雨洪流量、增大土壤含水量的重要措施之一,对改善城市生态环境作用显著,其功能的发挥主要取决于草地覆盖度的大小,因此,有必要单独对覆盖度~径流系数做相关性分析(见表3)。
从表3、图9可以看出,草地覆盖度越大,径流系数越小,在覆盖度超过80%以后,径流系数显著减小。由于数据分布及边界点的特殊性,很难找到具体参数以及具有物理意义的拟合方程,因此仅做分布规律的数学描述,拟合以相关性最好为标准,得到拟合方程为:
y=-0.000 1 x2+0.006 1 x+0.964 R2=0.920 8
2.4 降雨量~径流系数关系分析
不同的下垫面材料,不同的降雨场次中径流系数都有差异,影响因素众多。如果多个影响因素都考虑,则较难得到次降雨的径流系数,若仅考虑某一个因素则误差较大,因此需要考虑采用一个综合性的参数来计算径流系数。降雨量是一个可以优先考虑的参数。首先,它综合反映了降雨强度、降雨历时的影响,其次,它是计算径流系数的参数之一,相关性较好,而且水文资料中也容易得到该参数值,能够为计算径流系数提供方便,因此可以对不同下垫面的降雨量~径流关系作数值分析,找出其关系曲线,进行方程拟合。
在SBS、不透水砖、草地3种不同的下垫面下,降雨量与径流系数实测点及拟合点分布见图10~12,拟合公式及相关性见表4。
从降雨量~径流系数的拟合方程看出,A、B值越大,说明产生的径流越小,下渗越多。这一相关性分析和拟合方程的确定,对进一步进行次降雨的径流系数、流量等参数的计算,提供了简便实用的计算方法。
3 多因素对径流系数的影响
透水性强的下垫面影响径流系数的因素较多,如:强度、历时、土壤前期含水量、温度等,并且各影响因素之间的相互作用较强,因此有必要对各因素的影响能力做一个简单的分析。
利用SPSS数学工具软件对因变量、自变量做线性回归分析,回归分析结果如下:
式中:y为径流系数;x1为降雨历时;x2为降雨强度;x3为覆盖度;x4为土壤前期含水量;x5为气温。回归分析结果见表5。
从表5可以看出,土壤前期含水量对径流系数的影响最大,随后正相关性由大到小依次是降雨雨强、历时,气温和覆盖度与径流系数成负相关性。气温的影响主要是冬季温度降低造成土壤浅层结冰、硬化,下渗量明显减少,在温度回升后冰膨胀融化,使土壤间隙增大,下渗量随之显著增大,从而使得温度的影响加强,并成负相关性。
4 结 语
试验模拟降雨系统在雨强0.3~4.0 mm/min时,系统的稳定性、均匀性等指标均达到了预期的要求,结论如下。
(1)SBS、不透水砖与草地相比,透水性差,在小雨强条件下两者的径流系数相差不大,不透水砖径流系数略大于SBS;而在较大的雨强时,SBS的径流系数大于不透水砖,即SBS产流量大于不透水砖的产流量。
(2)透水性差的下垫面,雨强、历时是其主要的影响因素,历时越长,雨强越大,则径流系数越大。透水性较好的下垫面,土壤前期含水量是影响产流量的主要因素,在相同降雨条件下,透水性越强,产流量越少。径流系数与降雨量之间相关性较好,为雨水资源利用提供了简便的计算方法。
(3)地面草地覆盖能显著减缓降雨洪峰流量,覆盖度越高,产流量越少,下渗越多,试验表明覆盖率大于80%,能够显著减小径流系数,对工程应用具有实际指导意义。
参考文献
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[4]王永磊,张克峰.我国城市雨水利用技术及对策[J].山东建工学院学报,2005,21(2):151-153.
均匀试验 第6篇
生态混凝土是一类特种混凝土, 由多孔混凝土、保水材料、缓释肥料和表层土组成, 具有特殊的结构与表面特性, 能够适应生物生长, 对调节生态平衡、美化环境景观、实现人类与自然的协调具有积极作用[1], 现已逐渐被应用于水利护坡工程, 其中多孔混凝土作为重要组成部分, 对于它的各种性能的研究成为当前研究的热门课题。
多孔混凝土在欧洲、美国和日本等地有了广泛的应用, 而在我国处于起步阶段, 到目前为止尚无合适统一的多孔混凝土配合比设计方法。本文根据多孔混凝土的结构特点, 结合多孔混凝土应用于水利护坡工程的要求, 最佳配合比设计应考虑到多孔混凝土的抗压强度和孔隙率, 以强度和孔隙率为目标函数, 制定了均匀试验设计方法, 系统研究了水灰比、骨灰比、用水量、骨料粒径对这两项指标的影响, 并采用逐步回归分析法建立强度和孔隙率与各因素的数学回归模型, 从而为多孔混凝土配合比设计提供分析方法。
1 均匀试验
目前最常用的试验设计方法是正交试验, 但是该方法的局限性在于当因素的水平数较多时, 试验规模则就相对较大, 给试验工作者带来不便, 而均匀设计能有效的解决这一问题。
均匀设计 (Uniform Design) 是由我国著名的数学家方开泰和王元教授于1978年应用数论创立的一种试验设计方法。该方法的长处在于当所研究的因素和水平数目较多时, 只考虑试验点在试验范围内“均匀分散”, 而不考虑“整齐可比”, 使得试验次数比其他试验设计方法大大减少, 并从尽可能少的试验次数中揭示出试验因素对试验指标影响的大小和规律。均匀设计是一种适用于多水平的多因素试验设计方法, 其显著特点是试验点分布均匀分散, 在处理设计中各个因素每个水平只出现一次, 每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验, 其试验结果需要采用回归分析方法进行统计分析[2]。
2 试 验
2.1 试验材料
水泥:源泉生产的P42.5普通硅酸盐水泥, 初凝180 min, 终凝295 min, 实测抗折强度Rf3=4.5 MPa, Rf7=5.3 MPa, Rd28=7.6 MPa, 抗压强度Rc3=20.2 MPa, Rc7=35.7 MPa, Rc28=52.4 MPa。
粗骨料:碎石, 粒径范围5～13 mm, 压碎指标6%;
砂:ISO基准砂, 级配良好, 细度模数MX=2.30;
外加剂:聚羧酸减水剂, 减水率达18%～23%, 掺入量为0.2%。
2.2 均匀试验设计表选择
根据本次实验的目的, 需要考虑四种因素, 水灰比 (X1) 、骨灰比 (X2) 、用水量 (X3) (各有8个水平) , 骨料粒径 (X4) (有4个水平) 。采用混合水平均匀设计, 选用均匀设计表 (如表1所示) 。
2.3 配合比设计
根据多孔混凝土的使用功能要求和结构特点要求, 配合比的设计原则是将骨料颗粒表面用胶凝材料包裹, 并将骨料颗粒互相粘结起来, 形成一个整体, 具有一定的强度, 而不需要将骨料之间的空隙填充密实。
本文在设计时主要考虑到多孔混凝土在水利护坡工程的应用, 所以目标强度为10 MPa。当水灰比小于最佳水灰比时, 多孔混凝土因干燥拌料不易均匀, 达不到适当的密度, 不利于强度的提高, 反之如果水灰比过大, 水泥浆可能把孔隙部分堵死, 既不利于减小孔隙率, 也不利于强度提高, 水灰比应控制在0.4～0.5之内。
骨灰比也直接影响多孔混凝土强度, 合理选定骨灰比, 才能保证混凝土的透水性以及有效的提高混凝土强度, 多孔混凝土主要采用粗骨料, 细骨料控制在粗骨料用量的20%以内, 一般多孔混凝土的骨灰比选在6.8～7.0的范围内。
粗骨料粒径范围选在5～13 mm。试验方案如表2。
2.4 试样制备及试验结果
目前还没有系统的多孔混凝土的制备方法, 但因对混凝土的孔隙结构和渗透性的要求不同, 在拌和料的流动性控制和成型方法上存在差异。综合国内外研究现状, 本文拟采用如下的试样制备过程[3]。
骨料
自然养护, 24 h后脱模, 放入标准湿气养护箱 (20℃) 养护 (见图1) , 28天后按照GB50081-2002《普通混凝土力学性能试验方法标准》进行抗压强度试验, 试验结果见表3。
3 试验结果分析
3.1 数学建模
均匀设计在回归分析中有明显的优良性, 考虑试验次数及各因素对指标的影响大小, 对表3的试验数据建立式 (1) 二次多项式模型。
3.2 回归结果分析
将试验数据输入计算机 , 用 MATLAB语言编制程序, 进行逐步回归分析, 孔隙率和28 d的抗压强度考核指标的数学模型如下。
进行方程分析, 分析结果见表4。由方差分析表可知, 均匀设计建立的回归方程是显著的, 各回归系数也是显著的, 较好地反映了混凝土孔隙率、抗压强度与其影响因素之间的内在规律。
多孔混凝土的孔隙率和强度的实测值与回归值对比表见表5。
实测值与回归值之间误差较小, 说明逐步回归建立的二次方程是理想的。
4 配合比优化
4.1 因素主次分析
通过孔隙率和28 d混凝土抗压强度计算模型可知, 孔隙率与水灰比的平方有关, 并且28 d抗压强度与水灰比、骨灰比有关, 故影响多孔混凝土孔隙率和强度的因素中, 水灰比和骨灰比是主要影响因素。
4.2 最佳配合比的确定
均匀设计的数据用回归分析处理, 借助计算机技术, 均匀设计分析结果具有预报、调优及可控的功能。将上边获得的回归方程最大化变化:
约束条件:4.0≤X1≤4.7;6.86≤X2≤6.98;97.5≤X3≤115;6≤X4≤12。
最优化结果见表6。
经过进一步复演实验后, 得出优化值和实测值接近, 稳定性好, 故为多孔混凝土的最优配合比。
5 结 语
(1) 均匀试验是一种科学试验方法 , 用该方法安排试验, 可以更多地安排每个因素的水平, 在取得较好代表性结果的同时, 减少其试验次数, 对于多孔混凝土配合比设计研究选择均匀试验, 大大降低了试验成本。
(2) 用均匀设计建立的回归方程较好地反映了各因素与孔隙率和强度的内在规律, 揭示出变量间的复杂规律, 而且回归方程显著高。
(3) 通过回归方程进行参数优化, 推导出最优化配合比, 且通过复演试验精度也较高。
参考文献
[1]李华建, 孙恒虎.生态混凝土研究进展[J].材料导报, 2005, 19 (3) :17-24.
[2]韩汉鹏.试验统计与引论[M].北京:中国林业出版社, 2006:307-310.
均匀试验 第7篇
在中国中西部地区,尤其是湖北、山西地区,经常会由于采空区的存在出现输电铁塔基础不均匀沉降或是铁塔整体倾斜从而导致倒塔事故的发生[1],因此,为了解决这些问题,近期湖北省电力公司与东北电力大学进行了合作,开展了铁塔早期倾斜预警的试验研究。
1铁塔早期倾斜预警的试验方法
在试验中,通过定制的应变式传感器来表达铁塔主材内力的变化值。通过传输出来的数据来确定铁塔主材受力是否达到临界的倾倒状态;通过远端数据采集系统提供能反映铁塔内力变化的可靠数据,为采取有效的预防措施提供依据。
目前最常用的拟合直线计算方法有理论直线法,端点直线法和最小二乘直线法。理论直线法,是以传感器的理论特性为拟合直线,它与实际测试值无关,优点是简单方便,但是通常误差很大,因此很少使用此种方法。而端点直线法和最小二乘法如图1、图2示,通过比较知,理论直线法和端点直线法虽然使用简单,但△m都很大,拟合精度不高,而最小二乘直线法虽不能保证△m为最小,但它的拟合精度最高,可以保证在满量程范围内的总体误差为最小,尽量减小使用时的测量误差,这也是处理实验数据最为常用的直线拟合方法[2]。本文采用最小二乘法对结果数据进行直线拟合,方程式为
V′=a0+K2P。
2杆件拉力试验
2.1试验设备
微机控制电液伺服万能试验机(型号WAW-E0000)及数据采集系统(试验前标定);试验主材(∠125×10)16Mn角钢两段;内包角钢16Mn(∠L125×10),定制荷重传感器JLET-D-5T(受压量程5T受拉量程2T)、定制荷重传感器JLET-D-2T(受压受拉量程均为2T) 编号为10.73985 (基材130×16,40Cr,热处理,渡Cr,输出值单位为kG)各1个;扭矩扳手(可控制扭矩大小)1只,其它扳手若干。
2.2试验设计
按照图3所示结构,组装试件,包角钢在内,两段主材在中间(主材靠螺栓连接,两片主材断开1 cm, 主材两端部焊接相同材质的钢板,并焊接15 cm长、直径为25 mm的连接杆),传感器在外的顺序组装,螺栓扭矩控制在150 N·m。
在正式对试验做记录前,先做几组试验,待经过几次试验后,确保试验机、电脑正常运行,试验人员操作正确;确保各部位正常后,对螺栓重新紧固达到150 N·m的要求,开始进行正式试验并记录。每次进行三组试验后对螺栓重新紧固[3,4]。
2.3试验过程及数据分析
对5T量程传感器试验,加载初值为0,每次增加值为8 kN,等速率负荷控制5 kN/s,保持时间40 s。三组试验数据取平均值,如图4所示。
通过数据分析由最小二乘法得出传感器输出值与所受荷载的回归方程为y=0.041 9x+157.74,反函数(即荷载与传感器输出值关系)方程为y=23.43x-3 234.6。
为验证数据的可靠性,对5T量程的传感器连接XL2118CX应变综合参数测试仪,加载初值为0,每次增加值为5 kN,等速率负荷控制5 kN/s,保持时间40 s,测得二组数据如图5所示。
回归方程为y=5.154x+24.024。
对2T量程传感器试验情况如下:加载初值为0,每次增加值为10 kN,等速率负荷控制5 kN/s,保持时间40 s,测得三组数据如图6所示。
回归方程为y=0.043 3x-28.091,反函数方程为y=22.999x+733.06。
3杆件压力试验
3.1试验设备
与拉力试验相同。
3.2试验设计
按照图7所示结构,组装试件,其过程与拉力试验相同。
3.3试验过程及数据分析
荷重传感器JLET-D-2T 编号为10.739 5的试验,加载初值为0,每次增加值为8 kN,等速率负荷控制5 kN/s,保持时间40 s,最大加载值为80 kN,三次试验数据的平均值如图8所示。
传感器输出值的回归方程为y=0.046 9x-1.636 4,反函数方程为y=21.322x+49.451。
荷重传感器JLET-D-2T 编号为10.739 8的试验,加载初值为0,每次增加值为8 kN,等速率负荷控制5 kN/s,保持时间40 s,最大加载值为80 kN,三次试验如图9所示。
传感器输出值的回归方程为y=0.046 9x-1.848 5,反函数方程为y=21.324x+54.175。
为验证数据的可靠性,对荷重传感器JLET-D-2T 编号为10.739 5直接进行压力试验,加载初值为0,每次增加值为2 kN,等速率负荷控制5 kN/s,保持时间40 s,最大加载值为20 kN,试验如图10,测得二组数据如图11所示。
传感器输出值的回归方程为y=0.096 4x+26.227。
4室外真塔倾斜试验及理论分析
4.1试验设备
本试验采用东北电力大学实验运行中心SJD-90°终端转角塔为试验塔,该塔呼高17 m,全高26.5 m,塔身主材为16Mn∠ 125×10。荷重传感器4个(包括配套显示表),编号分别为:JLET-D-2T-10.7395,JLET-D-10.7396,JLET-D-2T-10.7397,JLET-D-2T-10.7398,拉力传感器1只,10 t手拉葫芦1个,10 t 30 m长钢丝绳1条,转向定滑轮4个,钢丝绳套若干。
4.2试验设计
在试验前对整塔进行紧固,试验组装如图12所示。在图12中1,2,3,4位置分别对应安装JLET-D-2T-10.7396,JLET-D-10.7395,JLET-D-2T-10.7398,JLET-D-2T-10.7397。试验外力由手拉葫芦加载,通过拉力传感器显示加载值。先做几组试验,以确保各连接部位有效运行,确保试验人员操作正确。
4.3试验过程及数据分析
由人工控制加载值及加载速率,要求加载过程平稳,每只传感器显示表数据由两人负责记录及监督,每次加载值保持时间为40 s,记录每只表对应加载值的三次试验数据[5]。
通过ANSYS软件对试验塔进行建模,如图13所示。按照试验方案及试验加载值对模型进行加载,得到安装传感器位置处的杆件轴力理论计算值。
以杆件轴力理论计算值为X轴,以试验值为Y轴,得到不同杆件处4只传感器的数据如图14-图17所示。
通过数据分析由最小二乘直线法得回归方程为y=0.045x-43.909,反函数方程为y=20.073x+2 122.3。
通过数据分析由最小二乘直线法得回归方程为y=0.033 8x-786.28,反函数方程为y=28.194x+20 464。
通过数据分析由最小二乘直线法得回归方程为y=0.035 1x-568.53,反函数方程为y=27.421x+14 264。
通过数据分析由最小二乘直线法得回归方程为y=0.0469x-49.67,反函数方程为y=19.463x+2 075.9。
5结论
1) 由图4、图5和图中6曲线的走势,可以得出:从传感器测得的受拉数据是可靠的,且受拉时传感器所受荷载与输出值有关系,与传感器本身量程关系不大。
2) 由图11可知,传感器受压时所受荷载与输出值是呈正相关的,说明所用的传感器受压时输出值是可靠的。
3) 由图4、图6、图8、图9可知,受压时,传感器所受的荷载与输出值正相关性较受拉时为好。
4) 由图8、图9可知,相同制作工艺不同编号的传感器所受的荷载与输出值的相关系数差别不大,并在一定范围内波动。
5) 由图14、图15、图16、图17可知,处于不同位置(1、2位置处传感器受压;3、4位置处传感器刚开始由于自重受压,后来由于外荷载的施加开始受拉)处的不同编号的传感器与所受荷载具有正相关性,得到的回归方程略有不同,但是在一定范围内变化。
6 结束语
由于输电线路铁塔数量大,铁塔脚沉降的因数多,范围也比较广,单靠输电巡线人员的日常检查很难及时、准确地发现铁塔发生倾斜故障。因此利用本试验成果可以在输电铁塔的主材处安装定制的传感器,再设计合理有效的数据采集系统,远程的实现对铁塔主材内力值变化情况的监控,及早发现处于危险工况的输电铁塔,采取有效措施保证输电线路的正常运行,避免事故的发生。
参考文献
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